electricsheepasia/asia-ilo-cld-xchl-sex-age-rt-share-of-children-in-child-labour-by-sex-and-age

该数据集包含645个观测值，覆盖33个亚洲国家（如伊朗、印度、巴基斯坦等），时间跨度为1996年至2025年，专注于1个指标：按性别和年龄划分的童工儿童比例（%）。数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过API获取并过滤亚洲国家代码，包含列如国家代码、年份、观测值、性别分类、数据来源和质量状态等。数据集适用于表格分类、回归和时间序列预测任务，旨在提供亚洲地区童工情况的标准化、机器学习就绪数据，便于研究人员和开发者快速加载和分析。This dataset contains 645 observations across 33 Asian countries (e.g., Iran, India, Pakistan) spanning 1996 to 2025, focusing on 1 indicator: Share of children in child labour by sex and age (%). The data is sourced from the International Labour Organization (ILO)s ILOSTAT database, retrieved via API and filtered for Asian country codes, with columns including country code, year, observed value, sex disaggregation, data source, and quality status. It is suitable for tabular classification, regression, and time-series forecasting tasks, designed to provide standardized, ML-ready data on child labour in Asia for researchers and developers to quickly load and analyze.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT统计数据库，通过其REST API直接抓取儿童劳动核心指标（CLD_XCHL_SEX_AGE_RT）数据，并依据亚洲ISO3国家代码进行地域筛选。ILOSTAT依据国际劳工统计学家大会（ICLS）定义对原始调查微观数据进行统一整合，数据来源在source.label列中予以标注以确保可追溯性。数据经Electric Sheep Asia重新打包，以Parquet格式规范化处理，生成包含645条观测记录、覆盖33个亚洲国家、时间跨度为1996年至2025年的面板数据集。

使用方法

用户可通过HuggingFace的datasets库便捷调用，使用load_dataset函数即可加载整个数据集并转换为Pandas DataFrame进行后续分析。针对特定国家的分析，可依据ref_area（ISO 3166-1 alpha-3国家代码）列进行过滤；对于时间序列分析，可按indicator列筛选并按时序排序；亦可利用pivot_table函数将数据重塑为以时间为行、国家为列的矩阵形式，便于进行跨国比较和面板数据分析。

背景与挑战

背景概述

童工问题作为全球劳动力市场中的一项严峻挑战，长期受到国际劳工组织（ILO）的高度关注。该数据集由Electric Sheep Asia基于ILOSTAT数据库重新整理并发布于2025年，聚焦于亚洲33个国家1996年至2025年间儿童劳动参与率的性别与年龄分布。核心研究问题在于量化亚洲地区儿童劳动的比例及其结构性特征，为政策制定者提供跨国可比的数据基础。作为ILO官方统计体系的重要延伸，该数据集弥补了区域层面儿童劳动精细分类数据的空白，对监测可持续发展目标（SDG）中关于消除童工的进展具有直接推动作用，尤其在亚洲这一童工问题高发区域，其影响力尤为显著。

当前挑战

该数据集面临的核心挑战首先在于数据口径的统一难题，ILOSTAT虽采用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义进行标准化，但各国原始调查（如劳动力调查、多指标群组调查）在抽样方法、覆盖范围及数据质量上存在显著差异，导致跨国比较的严谨性受限。其次，构建过程中的挑战体现于数据稀疏性与不稳定性，645条观测值覆盖33个国家长达30年跨度，不少国家仅拥有零星年份数据，且部分观测值被标记为“不可靠”，直接影响了时间序列分析的连贯性与因果推断的可信度。此外，数据更新滞后于现实变化，最新数据点停留在2025年，对当前快速演变的童工形势反映不足，限制了其在实时预警中的应用价值。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇集了国际劳工组织ILOSTAT数据库中亚洲33个国家1996至2025年间童工发生率的分性别与年龄统计指标，共计645条观测记录。研究者常将其用作时间序列分析的基础，通过追踪不同国家童工比例的年度变化，揭示区域性童工治理的长期趋势与阶段性特征。同时，该数据集也被广泛用于面板数据回归研究，以性别和年龄为细分维度，探讨经济发展、教育普及、劳工政策等宏观变量对童工现象的异质性影响。标准化的国家代码与数据字段设计，使其能够轻松与其他社会经济指标数据库的联合分析中，助力跨学科的因果推断研究。

解决学术问题

在学术层面，该数据集为解决发展中国家童工问题的成因与治理效果评估提供了关键数据支撑。传统研究中，童工数据的碎片化和跨国可比性缺失长期制约着劳动经济学与儿童保护领域的实证进展。该数据集通过ILO统一的统计方法与定义标准，实现了亚洲多国童工数据的横向整合与纵向衔接，从而支持研究者检验童工发生率与义务教育实施力度、最低就业年龄立法效力、社会保障覆盖范围之间的关联机制。其分性别、分年龄的细粒度特征，更有助于分析女童与低龄儿童在童工群体中的脆弱性差异，为针对性干预策略的制定提供经验证据。

实际应用

实际应用中，该数据集被国际组织、各国劳动部门及非政府机构用于监测和评估《联合国可持续发展目标》中目标8.7（消除童工）的落实进展。通过可视化仪表盘或年度报告的形式，政策制定者可直观比较本国与区域邻国的童工比例变化，识别高风险年龄段与性别群体，从而优化执法检查的重点领域。此外，数据集的时间跨度横跨近三十年，使得后评估成为可能，例如分析自然灾害或经济危机后童工率的反弹情况，为应急响应机制中儿童保护模块的完善提供量化依据。公益项目也可借助数据明确资金投放的优先地域与人群，提升干预措施的资源配置效率。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于亚洲地区童工比例的人口统计学特征，为探究劳动力市场中儿童权益保障的变迁轨迹提供了关键数据支撑。在当前国际劳工组织（ILO）持续推进可持续发展目标（SDG 8.7）的背景下，研究者可借助该数据剖析性别与年龄维度下童工分布的异质性，结合亚洲各国经济转型与社会政策变革的宏大叙事，揭示童工现象的长期趋势与结构性驱动因素。该数据的公开化有助于推动跨区域比较研究，为制定精准干预策略、评估反童工法律效力以及探索教育普及与劳动力市场监管的协同机制注入实证动力。